唾液链球菌K12@Lip@GSH缓解放疗患者口腔黏膜炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦接受放疗的头颈部恶性肿瘤患者发生的口腔黏膜炎。源站描述指出,放疗可单独或联合化疗用于根治或辅助治疗,尽管设备与技术改进,急性口腔并发症仍持续存在,包括口腔黏膜炎、口干、味觉障碍和口腔感染;其中口腔黏膜炎是最常见的急性放疗相关毒性之一,约50%-7

The General Hospital of Western Theater CommandThe General Hospital of Western Theater Command
clinicaltrials
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其他Oral Mucositis
Streptococcus Salivarius K12@Lip@GSH Alleviates Oral Mucositis in Patients Undergoing Radiotherapy

基本信息

模态
其他
创建/更新时间
2026-10-27

资源简介

唾液链球菌K12@Lip@GSH缓解放疗患者口腔黏膜炎

该数据集来自clinicaltrials.gov,聚焦接受放疗的头颈部恶性肿瘤患者发生的口腔黏膜炎。源站描述指出,放疗可单独或联合化疗用于根治或辅助治疗,尽管设备与技术改进,急性口腔并发症仍持续存在,包括口腔黏膜炎、口干、味觉障碍和口腔感染;其中口腔黏膜炎是最常见的急性放疗相关毒性之一,约50%-70%患者出现WHO量表定义的3至4级重度口腔黏膜炎,伴随疼痛性炎症与溃疡,影响进食、吞咽和言语,降低抗癌治疗耐受性,显著损害生活质量并导致治疗中断。数据集主题标签为Oral Mucositis,可用于相关临床研究与症状管理分析(来源 clinicaltrials.gov)。

【数据内容】

源站描述(机器翻译,仅供参考):条件:口腔黏膜炎。放疗(RT)是头颈部恶性肿瘤的重要治疗方法,可单独使用或与化疗联合作为根治性或辅助性治疗。尽管放疗设备和技术有所改进,各种急性口腔并发症仍然存在,包括口腔黏膜炎(OM)、口干、味觉功能障碍和口腔感染。OM是最常见的急性放疗相关毒性之一,约50%-70%的患者经历WHO量表定义为3至4级的重度OM(SOM)。与OM相关的疼痛性炎症和溃疡不仅深刻影响患者的进食、吞咽和说话能力,还降低其对癌症治疗的耐受性,从而显著损害其生活质量(QoL),并导致癌症治疗中断。尽管一些临床策略

【主题与分类】

主题标签:Oral Mucositis。本站分类:肿瘤。

【获取与许可】

源站页面:https://clinicaltrials.gov/study/NCT06446180

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    • ModelScope: pip install modelscope 后 modelscope download
    • 天池: 登录后页面提供直链下载
      以源站「数据下载/使用文档」页面为准。

数据说明

情况:口腔黏膜炎。放射治疗(RT)是头颈部恶性肿瘤的重要治疗手段,可单独使用或与化疗联合作为根治性或辅助性治疗。尽管放疗设备和技术不断改进,各种急性口腔并发症仍然存在,包括口腔黏膜炎(OM)、口干、味觉功能障碍和口腔感染。OM是最常见的急性放射相关毒性之一,约50%-70%的患者会出现严重OM(SOM),根据WHO量表定义为3至4级。OM相关的疼痛性炎症和溃疡不仅深刻影响患者的进食、吞咽和说话能力,还降低其对抗癌治疗的耐受性,从而显著损害其生活质量(QoL),并导致癌症治疗中断。尽管多国癌症支持治疗协会和国际口腔肿瘤学会(MASCC/ISOO)已推荐了一些针对放射性OM的临床策略,但其疗效和安全性仍需进一步的临床验证。

近期证据表明,口腔微生物群参与放射性口腔黏膜炎(OM)的发生,而调节口腔微生物群有望用于OM的管理。唾液链球菌K12是一种市售口服益生菌,具有强大的口腔定植能力、产生细菌素样抑制物质(BLIS)的能力以及免疫调节特性,已用于治疗口腔念珠菌病、咽炎、扁桃体炎、口臭及中耳炎。更重要的是,我们近期动物研究的数据表明,局部使用唾液链球菌K12可通过调节口腔微生物群、主要通过抑制口腔厌氧菌来改善小鼠的放射性OM。研究者既往研究已报道了单用SSK12益生菌治疗RIOM的情况。2024年,申请人团队以第一作者身份在顶级期刊上发表了一项随机对照试验。

数据加载示例(图像类)

from PIL import Image
import glob, os

files = (glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.png"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.jpg"), recursive=True)
       + glob.glob(os.path.join(path, "**", "*.tif"), recursive=True))
print("图像文件数:", len(files))
img = Image.open(files[0]); print("尺寸/模式:", img.size, img.mode)

# torchvision Dataset 方式:
# from torchvision import datasets
# ds = datasets.ImageFolder(path)  # 要求 子目录=类别

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